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改進(jìn)的遙感圖像SURF特征匹配算法

發(fā)布時間:2017-08-18 20:17

  本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)的遙感圖像SURF特征匹配算法


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【摘要】:在遙感圖像處理中,通常需要將多張遙感圖像進(jìn)行拼接從而得到一幅大視野、高分辨率圖像,而拼接的首要問題是圖像間的特征檢測與匹配.本文針對遙感圖像拼接過程的匹配問題,從特征點(diǎn)提取和特征點(diǎn)匹配兩個方面對SURF特征匹配算法進(jìn)行了優(yōu)化.算法首先利用邊緣檢測算子結(jié)合形態(tài)學(xué)、邊界包圍盒等方法從大量的特征點(diǎn)數(shù)目中保留邊緣特征點(diǎn),有效控制特征點(diǎn)數(shù)目;然后引入灰度域和空間域上的自相關(guān)性對匹配點(diǎn)對進(jìn)行有效區(qū)分,提高匹配的準(zhǔn)確性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法減少了遙感圖像特征點(diǎn)數(shù)量,提高了匹配速度,且能保留大量正確匹配點(diǎn)對,更利于后續(xù)的遙感圖像拼接與融合.
【作者單位】: 浙江工業(yè)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;浙江省可視媒體智能處理技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】遙感圖像 SURF特征 特征檢測 特征配準(zhǔn)
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61075118;61303140)資助
【分類號】:TP751
【正文快照】: 2(浙江省可視媒體智能處理技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,杭州310032)E-mail:qxj@zjut.edu.cn1引言遙感(Remote Sensing)指通過非接觸的,遠(yuǎn)距離的探測技術(shù)對某個目標(biāo)進(jìn)行測量,為了可以在高空錄制地面各種物體的特性,通常以飛機(jī)等飛行器作為傳感器搭載平臺.遙感圖像是遙感探測目標(biāo)的信息

【相似文獻(xiàn)】

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 江興方;遙感圖像去云方法的研究及其應(yīng)用[D];南京理工大學(xué);2007年

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5 強(qiáng)贊霞;遙感圖像的融合及應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2005年

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7 陶午沙;基于結(jié)構(gòu)模型的遙感圖像軍事陣地目標(biāo)特征分析及其識別技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

8 林劍;基于模糊理論的遙感圖像分割方法研究[D];中南大學(xué);2003年

9 薛麗霞;基于對象云的遙感圖像模糊邊緣檢測研究[D];西南交通大學(xué);2007年

10 羅睿;遙感圖像信息系統(tǒng)的設(shè)計與分析[D];解放軍信息工程大學(xué);2001年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 邱磊;基于內(nèi)容的遙感圖像挖掘方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

2 陳浩;高分辨遙感圖像災(zāi)區(qū)建筑檢測[D];南京理工大學(xué);2015年

3 朱然;大數(shù)據(jù)量復(fù)雜背景下橋梁水壩目標(biāo)快速識別[D];電子科技大學(xué);2015年

4 王靜靜;基于NSCT和Shearlet變換的遙感圖像增強(qiáng)研究[D];新疆大學(xué);2014年

5 柴宏磊;基于知識的遙感圖像港口目標(biāo)識別[D];電子科技大學(xué);2015年

6 遠(yuǎn)遠(yuǎn);遙感圖像實(shí)時多模式顯示技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2008年

7 余俊杰;基于紋理的遙感圖像分類算法及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2009年

8 劉文靜;含噪遙感圖像分割的新方法[D];新疆大學(xué);2011年

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10 李百壽;遙感圖像線性影紋理解專家系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2006年

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